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VoxelFlow的基础镜像,用于支持MRI数据集的大规模和小规模分析,提供分析pipeline的定义与实验功能,支持分布式部署和数据管理。
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voxelflow_base 镜像详细说明

voxelflow_base 使用指南

voxelflow_base 配置说明

voxelflow_base 官方文档

VoxelFlow 基础镜像文档

概述和主要用途

VoxelFlow是一个Python框架,设计用于MRI数据集的大规模和小规模分析。它支持分析pipeline的实验与定义,并可进行规模化部署。本镜像作为VoxelFlow的基础运行环境,提供了框架运行所需的依赖、配置基础及部署支持。

核心功能和特性

  • 多规模分析支持:适用于大小规模MRI数据集分析,支持科研与临床研究场景
  • 分布式计算:支持分布式模式,可将任务分配到多节点集群,无需依赖HPC环境
  • 灵活数据存储:集成MongoDB数据库,支持GridFS、S3、GCS等多种存储后端
  • 快照与备份:支持数据快照功能,可增量备份至S3存储桶,实现高效数据保护
  • 系统监控:内置/api/health-check健康检查端点,支持系统状态与资源监控
  • 安全特性:支持双因素认证、审计日志、登录失败锁定等安全功能
  • 开发工具链:包含前端开发环境、测试框架、文档构建工具等完整开发支持

使用场景和适用范围

  • 医学影像分析:处理MRI数据集,支持影像预处理、量化分析等科研工作
  • 分布式部署:在多台普通计算机组成的集群中部署,加速大规模数据处理
  • 开发与测试:作为框架开发基础,支持本地开发、单元测试、CI流程验证
  • 生产环境:配置MongoDB与分布式模式后,可稳定运行于生产环境,提供可靠服务

安装与使用方法

从源码安装VoxelFlow

  1. 克隆代码仓库:

    bash
    git clone [***]
    cd voxelflow
    
  2. 安装系统依赖:

    • macOS:
      bash
      brew install eigen tmux ceres-solver glog
      
    • Linux:通过系统包管理器安装(如apt、yum等)
  3. 配置虚拟环境:

    bash
    python3 -m venv venv
    source venv/bin/activate  # 激活虚拟环境
    
  4. 安装依赖并部署:

    bash
    pip install -r requirements.txt
    pip install -e .  # 以开发模式安装
    

数据库配置

VoxelFlow依赖MongoDB,推荐通过Docker部署:

  1. 拉取MongoDB镜像:

    bash
    docker pull mongo:5.0
    
  2. 启动MongoDB容器:

    bash
    docker run -p 27017:27017 --restart=always --name voxelflow-db -d mongo:5.0
    
  3. 配置数据库连接:

    • 本地数据库(默认):
      bash
      export VOXELFLOW_USE_LOCAL_DB=true
      
    • 远程数据库:
      bash
      export VOXELFLOW_PRODUCTION=false
      export VOXELFLOW_DB_HOST=192.168.50.201
      export VOXELFLOW_DB_PORT=27017
      export VOXELFLOW_DB_PASSWORD=mytopsecretpassword
      

运行VoxelFlow

  1. 开发模式:

    bash
    voxelflow --dev
    

    访问地址:http://localhost:4975
    默认管理员账号:administrator,密码:rutherford!2009(可通过VOXELFLOW_DEFAULT_ADMINISTRATOR_PASSWORD修改)

  2. 分布式模式:

    bash
    export VOXELFLOW_DISTRIBUTED_MODE=true
    voxelflow --dev  # 本地机器作为worker节点
    

配置参数(环境变量)

变量名描述默认值
VOXELFLOW_DISTRIBUTED_MODE是否启用分布式模式false
VOXELFLOW_USE_LOCAL_DB是否使用本地MongoDBtrue
VOXELFLOW_DATABASE_NAMEMongoDB数据库名称voxelflow_db
VOXELFLOW_DEFAULT_ADMINISTRATOR_PASSWORD默认管理员密码rutherford!2009
VOXELFLOW_2FA_ENABLE启用双因素认证false
VOXELFLOW_SNAPSHOT_ENABLE启用快照功能false
VOXELFLOW_USE_S3_AS_BLOB_STORE使用S3存储blobfalse
VOXELFLOW_AUDIT_LOGS_ENABLE启用审计日志false

开发相关操作

前端开发

  1. 安装依赖:

    bash
    cd web/frontend
    npm install --save --legacy-peer-deps
    
  2. 启动开发服务器:

    bash
    npm start  # 访问 http://localhost:3000
    

    需同时运行后端服务:voxelflow --dev

运行测试

  • 单元测试:

    bash
    pytest --cov voxelflow tests/unit
    
  • 集成测试:

    bash
    pytest tests/integration
    
  • 本地CI测试:

    bash
    ./gh.sh  # 模拟GitHub Actions检查
    

构建文档

bash
voxelflow --build-docs  # 生成文档
xdg-open documentation/index.html  # Linux系统查看文档

高级功能配置

快照功能

启用快照需配置:

bash
export VOXELFLOW_DISTRIBUTED_MODE=true
export VOXELFLOW_SNAPSHOT_ENABLE=true
export VOXELFLOW_SNAPSHOT_ENDPOINT_URL=<S3端点URL>
export VOXELFLOW_SNAPSHOT_ACCESS_KEY=<访问密钥>
export VOXELFLOW_SNAPSHOT_SECRET_KEY=<密钥>
export VOXELFLOW_SNAPSHOT_BUCKET=<桶名称>

通过管理员账户在Web界面管理快照,配置VOXELFLOW_SCHEDULE_BACKUP=true可启用每日自动备份。

S3 Blob存储

配置S3作为blob存储后端:

bash
export VOXELFLOW_USE_S3_AS_BLOB_STORE=true
export VOXELFLOW_S3_BLOB_STORE_ACCESS_KEY=<访问密钥>
export VOXELFLOW_S3_BLOB_STORE_SECRET_KEY=<密钥>
export VOXELFLOW_S3_BLOB_STORE_ENDPOINT_URL=<S3端点URL>
export VOXELFLOW_S3_BLOB_STORE_BUCKET=<桶名称>

数据库集合说明

VoxelFlow在MongoDB中使用的主要集合包括:

  • docs:存储所有项目文档数据
  • projects:项目元数据(ID、名称等)
  • experiments:实验元数据(配置、状态等)
  • users:用户信息(账号、权限等)
  • jobs:任务记录(通常任务完成后删除)
  • audit_logs:审计日志(需VOXELFLOW_AUDIT_LOGS_ENABLE=true)
  • GridFS集合:voxelflow.jobs_results.files等用于存储大文件数据

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

轩辕镜像下载加速使用手册

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登录仓库拉取

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Linux

在 Linux 系统配置镜像加速服务

Windows/Mac

在 Docker Desktop 配置镜像加速

Docker Compose

Docker Compose 项目配置加速

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

宝塔面板

在宝塔面板一键配置镜像加速

群晖

Synology 群晖 NAS 配置加速

飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像加速

极空间

极空间 NAS 系统配置加速服务

爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置加速

绿联

绿联 NAS 系统配置镜像加速

威联通

QNAP 威联通 NAS 配置加速

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Podman 容器引擎配置加速

Singularity/Apptainer

HPC 科学计算容器配置加速

其他仓库配置

ghcr、Quay、nvcr 等镜像仓库

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